| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外与本课题相关的发展动态 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外水表抄送方式发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 自动识别技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究与工作 | 第13-16页 |
| 第2章 系统方案设计 | 第16-20页 |
| 2.1 总体方案设计 | 第16页 |
| 2.2 方案说明 | 第16-17页 |
| 2.3 主要功能界面 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 SIFT特征点提取与匹配 | 第20-30页 |
| 3.1 SIFT算法原理 | 第20-21页 |
| 3.1.1 SIFT算法实现过程概述 | 第20-21页 |
| 3.2 SIFT特征点提取与描述 | 第21-27页 |
| 3.2.1 彩色图像转灰度图像 | 第22-23页 |
| 3.2.2 构造DOG尺度空间 | 第23-24页 |
| 3.2.3 特征点精确定位 | 第24-26页 |
| 3.2.4 特征点方向赋值 | 第26-27页 |
| 3.2.5 特征点描述 | 第27页 |
| 3.3 SIFT特征点匹配 | 第27-29页 |
| 3.3.1 欧式距离匹配 | 第28页 |
| 3.3.2 KD-树和BBF匹配优化 | 第28页 |
| 3.3.3 最邻近距离比 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 SIFT表盘字符定位 | 第30-42页 |
| 4.1 SIFT算法的局限性 | 第30-31页 |
| 4.2 基于图像灰度化的SIFT图像匹配算法 | 第31-34页 |
| 4.2.1 构造颜色空间的映射关系 | 第32-33页 |
| 4.2.2 计算相邻像素之间的色度差异 | 第33-34页 |
| 4.2.3 解决最优化问题 | 第34页 |
| 4.3 基于颜色信息和曝光度信息的SIFT图像匹配算法 | 第34-37页 |
| 4.3.1 使用颜色偏移量提高灰度图的对比度 | 第35-36页 |
| 4.3.2 调整曝光度 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 4.4.1 实验平台的搭建 | 第37页 |
| 4.4.2 特征点提取和曝光度调整的实验结果和分析 | 第37-39页 |
| 4.4.3 算法正确匹配率和算法处理速度的实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 数显表图像的数字识别 | 第42-60页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 示数区的定位及字符分割 | 第42-54页 |
| 5.2.1 图像的边缘检测 | 第43-48页 |
| 5.2.2 数字区定位 | 第48-49页 |
| 5.2.3 倾斜校正 | 第49-52页 |
| 5.2.4 数字字符分割 | 第52页 |
| 5.2.5 归一化处理 | 第52-54页 |
| 5.3 数字字符的识别 | 第54-56页 |
| 5.3.1 整字识别 | 第54页 |
| 5.3.2 半字识别 | 第54-56页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第56-57页 |
| 5.4.2 误差分析 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
